การอ้างอิงพื้นฐานเกี่ยวกับ MCMC สำหรับสถิติแบบเบย์

ฉันกำลังมองหาเอกสารหรือหนังสือที่มีตัวอย่างเชิงปฏิบัติและเชิงทฤษฎีเกี่ยวกับMCMC พื้นฐานสำหรับสถิติแบบเบย์ (With R) ฉันไม่เคยเรียนเกี่ยวกับการจำลองและนั่นคือเหตุผลที่ฉันกำลังมองหาข้อมูล "พื้นฐาน" คุณสามารถให้คำแนะนำหรือคำแนะนำกับฉันได้ไหม?

นอกเหนือจากชื่อข้างต้นมีหนังสือที่กำหนดเป้าหมายเป็นพิเศษเช่น R

• การคำนวณ Bayesianของ Jim Albert กับ R
• หนังสือBayesian Essentials พร้อม R ของเราพร้อมคู่มือโซลูชันสำหรับ arXiv
• หนังสือของเราแนะนำวิธีการ Monte Carlo ด้วย Rซึ่งเป็นรุ่นเริ่มต้นของวิธีการทางสถิติที่ครอบคลุมมากขึ้นของMonte Carloและยังมีคู่มือการใช้งาน arXived
• Richard McElreath การทบทวนสถิติด้วยตัวอย่างใน R และ STANซึ่งฉันได้ตรวจสอบในบล็อกของฉัน

ผู้คนมักจะแนะนำให้ทำการวิเคราะห์ข้อมูล Doing Bayesianของ Kruschke เป็นหนังสือแนะนำยอดเยี่ยม

จากนั้นอาจจะลอง Gelman ของคชกรรมวิเคราะห์ข้อมูล

จากนั้นจบด้วยวิธีการทางสถิติที่ยอดเยี่ยมของMonte Carlo

หากไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่คุณกำลังมองหาโดยเฉพาะนี่น่าจะดีที่สุดที่ฉันสามารถทำได้

เมื่อฉันเริ่มเรียนรู้สถิติฉันพบว่าหนังสือของเจลแมนเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์ยากมากที่จะเข้าใจมันอาจจะเป็นเรื่องยากสำหรับบางคนที่เพิ่งรู้จักกับสถิติ!

ผมขอแนะนำให้คุณเริ่มต้นด้วยการอ่านหนังสือปีเตอร์ฮอฟฟ์ของสนามครั้งแรกในวิธีการทางสถิติแบบเบย์

มันไม่ได้เป็นหนังสือที่ครอบคลุมสำหรับหัวข้อสถิติขั้นสูง แต่มีแบบจำลองทางสถิติจำนวนมากและตัวอย่างและรหัส R มีให้ทั้งข้อความหรือจาก เว็บไซต์สำหรับหนังสือเล่มนี้

หากคุณถามเกี่ยวกับเอกสารแนะนำคุณสามารถตรวจสอบสิ่งต่อไปนี้:

Casella, G. , & George, EI (1992) อธิบายตัวอย่างกิ๊บส์ นักสถิติชาวอเมริกัน, 46 (3), 167-174

Andrieu, C. , de Freitas, N. , Doucet, A. & Jordan, MI (2003) การแนะนำ MCMC สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่อง, 50, 5-43

Tierney, L. (1994) โซ่มาร์คอฟสำหรับการสำรวจการกระจายหลัง พงศาวดารของสถิติ, 1701-1728

Hartig, F. , Calabrese, JM, Reineking, B. , Wiegand, T. , & Huth, A. (2011) การอนุมานเชิงสถิติสำหรับแบบจำลองการสุ่ม - ทฤษฎีและการประยุกต์ จดหมายนิเวศวิทยา, 14, 816–827

ทฤษฎีของ Bayes ให้ความรู้สึกกับฉันเสมอ แต่การวิเคราะห์แบบ Bayesian ทำให้เกิดความสับสนมาก สิ่งที่เริ่มคลิกเมื่อฉันอ่านโพสต์บล็อกนี้เกี่ยวกับตัวอย่างโรงเรียน 8 แห่ง: http://andrewgelman.com/2014/01/21/everything-need-know-bayesian-statistics-learned-eight-schools/

ฉันคิดว่าตัวอย่างอาจมีความหมายมากกว่าด้วยตัวอย่างที่ดีกว่าตัวชี้วัดที่อธิบายไว้ใน 8 โรงเรียนคือผลลัพธ์ "การฝึกสอน" ที่เป็นนามธรรม

คำอธิบายแบบกราฟิกที่ยอดเยี่ยมของ MCMC จาก Stata

https://www.youtube.com/watch?v=OTO1DygELpY